白海科技：走向可控是AIGC的趋势 原创

11月末，AI聊天工具ChatGPT全网刷屏，推出仅5天就有了100万用户，每个人都想和它聊上几句，测测它的“智力”。ChatGPT的大热，也让AIGC站上了风口。

而这并非偶然。2021年以来，WEB3.0和元宇宙为人们描绘了一幅充满想象的画卷，在那个无比繁荣的世界里有着丰富的内容供人们消费。时代更迭，飞速增长的内容消费需求与UGC（用户生产内容）、PGC（专业生产内容）的生成方式逐渐难以匹配，通过AI技术自动生成内容成为新的方向。

AIGC开启新纪元

“AIGC真正火起来是从今年8月，Stability AI发布了开源的Stable Diffusion（深度学习文生图模型），在行业内引发了很大反响，而后11月末OpenAI的Chat GPT出来，AIGC达到了一个井喷的阶段。”北京白海科技有限公司（以下简称白海科技）创始人兼CEO卢亿雷说道。

白海科技创始人兼CEO卢亿雷  

 和许多新兴技术一样，AIGC目前还在发展的前期阶段，业界对其普遍理解为，AIGC是继UGC和PGC之后，利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式。其本质是通过AI技术创造出更多全新的作品，帮助内容相关的行业发展。

在卢亿雷看来，目前AIGC在技术上有一定的成熟度，AI做画和文本回答效果都比以前提高了很多。在AIGC文生图领域，2022年扩散模型（Diffusion Model）的出现是一个突破节点。

从时间线上看，2014年提出的GAN模型（生成对抗网络）难训练，不稳定，对输出结果的控制力较弱。到了2021年，OpenAI将Clip模型开源，该模型可以同时进行自然语言理解和计算机视觉分析，将图片和文字进行关联，资料显示CLIP模型搜集了网络上超过40亿个“文本-图像”训练数据，这为AI绘画奠定了数据基础。随后2022年的扩散模型将计算空间降维，极大降低了计算量和计算时间，提升了模型的训练效率，生成的图像质量更高。

从商业化角度看，目前AIGC的应用场景主要集中在文本生成、图像生成、音视频生成等领域，其中ChatGPT的文本问答已接近商用水平。但显然，AIGC的商业化之路还存在很多问题。

首先是不可控。以AI画作《太空歌剧院》为例，这幅画在美术比赛上拔得头筹惊艳四座，但背后生成了900多个版本，耗费80多个小时，才得到最终的作品。该画基于扩散模型生成，作为潜在变量模型，扩散模型赋予了AIGC开放性的创造力，但可控性仍不尽如人意，无法限制在一个具体的预期里，这对商业化会带来很多问题。

其次，算力也是限制AIGC发展的问题之一。算力即权力，AIGC的运行对算力要求很高，中小公司难以负担高昂的算力成本。此外，在素材获取上，如果没有足够多的素材也难有好的效果。目前AIGC还是辅助性的，无论是画图还是生成文章，难以保证高质量，同时素材存在版权风险，比如企业用AIGC生成的海报并不能直接使用，对外发布前还需要再调整。

即便如此，AIGC作为当下最炙手可热的赛道，无论对于创业公司还是资本市场都还有很多机会。那么一款出色的AIGC产品应该是什么样的？

白海科技的AIGC方法论

卢亿雷表示，一款成熟的AIGC产品，第一要基本满足预期效果，至少达到80%以上的预期。第二是成本问题，比如生成一张图的成本要足够低。第三应具备可控性，比如客户希望做的Logo为纯色底色、居中显示，但基于目前的很多AIGC工具生成的是随机效果，没办法实现这些条件。

作为新一代云原生AI基础软件服务商，白海科技立足易用和降本增效的核心需求，致力于帮助开发者和中小企业快速应用AIGC的能力，包括模型优化、模型部署、功能化等，解决AI落地过程中的效率、性能、成本等问题。

“虽然目前已有较多优秀的AIGC开源大模型，但实际应用落地还是挺麻烦的，我们希望把AIGC做到极简，将使用门槛降到足够低，同时开发出一些易用的工具，让普通人或者设计师可以快速上手，在短时间内把半成品转化为成品。我们相当于把前面的坑填好，让他们不用做太多的配置和研发，无需从零搭建平台就可以快速用起来，构建个性化的AIGC模型和应用。”

媒体机构是白海科技在AIGC领域的主要服务对象，比如帮助企业加速生成海报和Logo。卢亿雷称，白海科技的首要目的是把工具做得足够简单，通过SaaS产品让中小公司体验到AIGC的能力。我们做的AI开发生产平台IDP（Intelligent Development Platform），就是为了让数据科学家、算法工程师快速构建所需模型，综合来看，工作效率能提升40%以上。

在IDP平台的构建上，白海科技依据开发差异式和按需使用的理念，用户需要什么组件就接什么组件。“我们做的是差异式解决方案，而非一条解决方案，同时我们的IDE（Integrated Development Environment）是纯自研并且开源的，工程师可以应用自己的其他组件。”

站在巨人的肩膀，做自己更擅长的事

说到开源，卢亿雷表示，如果没有Stable Diffusion的开源，现在AIGC可能也没这么火。大家都是站在巨人的肩膀上，做自己更擅长的事情，这样生态才会更加繁荣。白海科技将IDP平台定位为中间件也正是基于这个理念，不做整体解决方案，而是基于中间层把大模型的平台包括工具做得足够完善，让应用者快速使用AIGC技术。

同时，白海科技在底层做了很多调度优化和计算引擎，降低计算资源的使用成本，提高了AI从开发训练到生产整个过程的效率。

随着AIGC的创作能力走向成熟，一些人开始担心人类的工作是否会被AIGC取代？对此卢亿雷认为，重复性劳动越多的行业受到的影响越大，像做个Logo和海报这种初级创意，以及普通问答式的客服，比较容易被AIGC替代。虽然一些人可能面临失业风险，但同时可能会产生一个新职业，我们称为“Prompt工程师”，也就是专门写提示词的人，因为提示词写得好坏乃至先后顺序都会直接影响最后的生成效果。

在时代的洪流中，我们能做的是拥抱变化。若把AIGC看作一个工具为我所用，对其产生的内容做二次加工或者朝“Prompt工程师”发展，说不定反而会看见新的机会。

对于AIGC未来的发展趋势，卢亿雷认为，可控性是最大的发展趋势。其次，模型微调和模型训练成本还是太高，未来要在质量不下降的前提下提高性能。“AIGC的应用场景在未来一定是百花齐放的，除了文生图、文本聊天、写代码，还有更多的比如AIGC +制药，AIGC +游戏，AIGC+工业等等可能。”

目前白海科技的AIGC引擎也开放试用体验了，可以通过官网申请试用体验（https://baihai.co/aigc），仅通过几张图像即可快速训练自己专属的个性化文生图模型。